基于SARIMA-LSTM模型的季度GDP预测  

作　　者：何雅婷 孙滢 高岳林 

机构地区：[1]北方民族大学数学与信息科学学院 [2]宁夏科学计算与智能信息处理协同创新中心,宁夏银川750000

出　　处：《时代经贸》2024年第10期28-32,共5页TIMES OF ECONOMY & TRADE

基　　金：宁夏自然科学基金(项目编号:2021AAC03185);北方民族大学研究生创新项目(项目编号:YCX23097)。

摘　　要：国内生产总值作为国民经济核算的核心指标,被广泛用于衡量一个国家或地区的经济状况和发展水平。准确预测国内生产总值能够为政府提供决策及宏观调控的可靠依据。本文选取国家季度生产总值作为分析对象,以非线性组合的方式构造基于残差修正的SARIMA-LSTM组合模型,结合SARIMA的线性拟合能力和LSTM的非线性映射能力,并引入相关经济指标修正预测结果,通过与多个基准模型进行比较,验证本文提出的组合模型在预测能力上的优势。研究发现,本文提出的组合模型在长期和短期预测方面都表现出色,能够更准确地捕捉GDP序列的非线性变化和不确定性,同时,具有更强的泛化能力。

关 键 词：季度GDP预测 SARIMA模型 LSTM神经网络 非线性组合 

分 类 号：F124.1[经济管理—世界经济]